パーソナル・フィーニングのためのＬｏＲＡとドリームブースの実用的なワークフロー

生成モデルの微調整は、小さな決定の連続であり、そのほとんどは重要です。選択するデータセット、書くキャプション、選択する訓練パラメータ、結果を評価する方法などは、最終モデルが意図したものを捉えるかどうかを形作ります。このコースでは、実際のワークフローを始めから終わりまで説明します。 実際の微調整プロジェクトを反映した書面練習を通して、データセットの整理、キャプチャー、訓練、反復を行います。最初の結果がまったく正しくない場合に次に何を試すかについての判断を開発することに重点を置きます。 学ぶことは 明確な品質基準をもつスタイル、主題、または概念の微調整のためのデータセットをキュレートする - モデルを実際に捕らえたいものに向かわせるキャプションとタグを書く 目標と資源に基づいて ローラやドリームブースなどの技術を選択します 学習速度，ステップ，安定した結果を得るための正規化を含む訓練パラメータを計画する。 印象よりも構造化された比較を用いて 元の意図に対して結果を評価する - 変数を一度に一つずつ変更し、試したことのログを明確に保持することで、知的に反復します また，最終的な書面演習では，自分で選択したスタイルまたはテーマに関するモデルの微調整のための完全なワークフロー計画を作成する。 このコースは，デジタルアーティスト，デザイナ，趣味の開発者など，微調整の経験がないが，生成モデルツールに慣れている初心者向けに設計されています。深い機械学習の知識は必要ありません。このコースは，微調整を構造化された実践を通して学ぶことができる職業として扱います。